（通讯员 刘庆荣）2024年6月20日上午，英国中央兰开夏大学副教授SSCI期刊Journal of Pragmatics书评类主编、Frontiers in Communication期刊编委陈希博士应邀为武汉大学外国语言文学学院师生开展专题讲座，主题为“使用AI研究语用学的情境：从二元人物关系到复杂社交网络”。该讲座由外语学院程向莉副院长主持，张妍岩副院长、大英部主任文芳老师、吴春清老师、章毓文老师、唐加宁老师、陆朋老师、钱妍老师、英文系刘庆荣老师等多名教师、硕博士研究生、本科生等参加了该讲座。

讲座主要探讨了语用学研究中传统二元人际关系视角的局限，并结合AI技术，考察情境中的复杂社交网络问题。首先，陈希副教授回顾了知名学者对情境的不同定义，并指出传统对情境的分析都涉及power（权势）、distance（距离）和rank of imposition（强加等级）三个变量（简称PDR），并以此作为考察礼貌与语言使用间接性的分析框架。陈希副教授结合自己所作研究表明，在三个变量中，只有社交距离对交际者的语言使用有显著影响，但这一影响仅占20%，其余80%的语用差异未能得到解释。因此，陈希副教授强调，PDR分析框架只关注二元人际关系表现，即说话人和听话人之间的关系。为充分解释交际中的语用问题，还需考虑“看不见”的人际关系对语用的影响，即复杂人际关系网络所赋予发言的社会性意义。

在讲座的第二部分，陈希副教授简要介绍了复杂社交网络的定义和构成。特别是Travers & Milgram (1969)的“六度论”及其后来的“小世界理论”成为理解复杂社交网络的基础，这些理论表明，即使在看似广泛的社交网络中，人们之间的联系比我们想象的更为紧密。复杂社交网络由节点（nodes）和边（edges）构成，其中“节点”指网络中的每一个人，“边”则为节点之间的联系，这些联系可以通过节点之间的互动、人物关系、情感依赖等得以确定。接着，陈希副教授通过自己正在开展的一项研究展示了如何从语言中挖掘出复杂社交网络的信息。她使用AI辅助话语研究，通过知乎随机抽取1000条数据，从中筛选出154条有关分享个人经历的数据，利用大语言模型提取节点信息以及节点之间的互动信息，并对互动关系进行情感分析，最后使用python绘制网络关系图。分析结果表明，在分享个人经历时，每个网友平均分享了6.1个有关系的人物，且呈现了更多的积极或中立的人际关系，展现了管理人际关系的能力。结果再次证明，仅考虑二元人际关系很难对语用现象给出贴切的解释，而需要考察复杂社交网络。此外，陈希副教授还通过对比英国汉语学习者和中国英语学习者，指出不同文化的交际参与者对复杂社交网络的敏感度存在差异，这会影响会话双方对交流走向的期待。

最后，陈希副教授探讨了复杂社交网络与语用学研究的未来。她指出，我们需要重新定义语用学中的“情境”，二元人际关系在解释语用表现时存在不足，而通过复杂社交网络角度考察语用现象，可为说话人的意图及其传达的语用和社会性意义提供更为贴切的解释。在讲座的互动环节中，场内师生踊跃提问。陈希副教授就参会者提出的利用AI进行具体分析、复杂社交网络对语用学的启示以及AI对语用学及其他领域的应用等问题一一进行详细解答。与会者纷纷表示受益匪浅，对未来的语用学研究有了新的启发和思考。